2. Paradigma der Selbstoptimierung

Die Entwicklungen im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnik eröffnen vielfältige neue Möglichkeiten, um intelligente technische Systeme zu realisieren und damit erhöhten Nutzen beim Kunden zu stiften. Diese Systeme sind in der Lage, sich ihrer Umgebung und den Wünschen ihrer Anwender im Betrieb anzupassen. Systeme aus diesem Bereich werden nicht mehr durch rein ingenieurwissenschaftliche Ansätze entstehen (Dumitrescu in Entwicklungssystematik zur Integration kognitiver Funktionen in fortgeschrittene mechatronische Systeme. Dissertation. Universität Paderborn, Paderborn, 2011). Vielmehr werden verstärkt Ansätze aus den Bereichen des maschinellen Lernens oder der mathematischen Optimierung ihre Berücksichtigung finden (Isermann in Mechatronische Systeme: Grundlagen. Springer, Berlin, 2008, Iwanek et al. in Tagungsband der VDI Mechatroniktagung, 185–190, 2015). Im folgenden Abschnitt wird zunächst der Innovationssprung von der Mechatronik hin zu selbstoptimierenden Systemen beschrieben. Nachfolgend wird die Architektur selbstoptimierender Systeme vorgestellt. Zudem wird in diesem Kapitel gezeigt, wie die Strategische Planung und integrative Entwicklung von selbstoptimierenden Produkten und Produktionssystemen gestaltet ist. In diesem Zuge werden auch verschiedene Vorgehen zum Realisieren von Ansätzen der Selbstoptimierung eingeordnet. Das Kapitel schließt mit der Vorstellung von Anwendungsbeispielen aus dem Kontext derbo Selbstoptimierung.